AIクエリアシストでクエリのパフォーマンスを向上：安全に構築されたインテリジェントなチューニング

投稿日: 2026年4月11日 作成者: climb

DBAにとって最も気が重くなる画面は、赤い警告が表示されたダッシュボードではなく、クエリエディタの中で点滅する空白のカーソルだ。

ボトルネックは特定した。本来はシークすべきところで、クエリが大規模なテーブルスキャンを行っていることも分かっている。そして今、SQLの書き換え、構文のチェック、ロジックの検証、そしてリグレッションを引き起こしていないか確認するなど、面倒で手作業を伴う修正作業という現実に直面している。

この1年、パフォーマンスの悪いクエリをパブリックな大規模言語モデル（LLM）に貼り付けたくなる誘惑が高まっています。ベテランのDBAにとっては、それは明らかに論外な行為です。しかし、リリースを急いでいるフルスタック開発者やシステムエンジニアにとって、セキュリティ上の影響は常に最優先事項とは限りません。彼らは、独自のスキーマや顧客の個人識別情報（PII）をパブリックなチャットボットに貼り付けることが、深刻なコンプライアンスリスクになることに気づいていないかもしれません。

また、LLMには文脈が欠けているため、結果も不安定になりがちです。テキストは認識できても、そのコストを理解することはできません。そこで今回、生成AIとデータベースの実行プランを組み合わせたインテリジェントなチューニングアドバイザー「AI Query Assist」の一般提供を開始することを発表します。これは単なる汎用テキスト生成ツールではありません。コンテキストとセキュリティという2つの絶対的な柱を基盤とし、クエリチューニングの書き換えフェーズを自動化するために設計された専用エンジンです。

AI Query Assistは、以下の製品で一般提供を開始しました：

「誰もが気にするが口に出さない問題」：セキュリティとアーキテクチャ

まず、最も差し迫った懸念事項である「データはどこへ送られるのか？」について取り上げましょう。

開発元のSolarWindsでは、データ主権は譲れない原則であると認識しています。そのため、AI Query Assistは、データベースの内容がお客様の所有物であり続けることを保証するよう設計されています。

●サニタイズされたペイロード： データがお客様の環境を離れる前に、AI Query Assistは個人識別情報（PII）や機密性の高いリテラルを特定してマスキングします。本サービスが受け取るのはクエリの構造的ロジックであり、お客様の顧客データそのものではありません。

●Platform Connect： オンプレミス環境をご利用のお客様（SQL SentryおよびDPA）には、Platform Connectを活用しています。これは安全なトンネルとして機能し、データベース自体を移動したり、リスクの高いファイアウォールポートを開放したりすることなく、お客様のオンプレミスインスタンスとAIサービスを接続します。

なぜ汎用LLMはSQLチューニングに失敗するのでしょうか？それは、SQLを単なる文章として扱い、構文パターンに基づいて推測を行うからです。

AI Query Assistは違います。SQLのテキストを読み取るだけでなく、実行計画（Explain Plan）も分析します。

実行計画を解析することで、エンジンはカーディナリティ推定値、結合タイプ、インデックスの使用状況など、実際の実行戦略を理解します。これにより、出力は単なる推測からエンジニアリングへと進化します。その結果、ツールは単に構文が異なるだけでなく、数学的にレイテンシを低減する可能性が高いヒューリスティックに基づく改善案を提案できるようになります。

仕組み：検出から修正まで

AI Query Assistでは、一般的なDBAの思考プロセスに沿ったワークフローを設計し、高待機状態から修正の適用までを3つのステップで実現します。重要なのは、これが単なる「ブラックボックス」ではないということです。「思考」タブでは、サブクエリをJOINに変換する、欠落している述語を追加する、特定のインデックスを強制するといった変更をAIが提案する理由を詳細に説明しています。

１．選択： DPA、SQL Sentry、またはSolarWinds Observability SaaS内で問題のあるクエリを特定します

２．データマスキングと分析： 送信されると、ツールはデータをマスキングし、SQLテキストをそのクエリ固有のExplain Planと共にバンドルします

３．最適化： エンジンは、パフォーマンス効率を重視して書き換えられたクエリを生成します

重要なのは、これが単なる「ブラックボックス」ではないという点です。本サービスでは、「Thinking」タブを用意しており、サブクエリをJOINに変換する場合、欠落している述語を追加する場合、あるいは特定のインデックスを強制する場合など、AIが変更を提案する理由を詳細に説明しています。

推奨設定の準備が整ったら、元のSQLと最適化されたSQLを並べて確認できます。

対象ユーザー

DBAの方： これは「健全性チェック」の役割を果たし、複雑なT-SQLの書き換えといった単調な作業を代行することで、アーキテクチャ上の課題に集中できるようにします。また、実行計画データに基づいてチューニング戦略を検証する、確定的かつ客観的な「セカンドオピニオン」としての役割も果たします。

開発者向け： SQLのパフォーマンスは奥が深い分野ですが、AIクエリアシストを使えば複雑なパターンをより早く習得できます。「説明」タブを読むことで、生成されたクエリが遅かった理由や、次回より良いクエリを書くためのヒントを得ることができます。

「置き換え」ではなく「強化」

我々は「強化された知能」を信じています。AI Query Assistの目的は、DBAに取って代わるのではなく、クエリ書き換えにかかる平均時間を短縮することです。構文や初期の最適化ロジックは私たちに任せて、最終的な技術的な判断はDBA自身で行ってください。

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